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여러분들 화이팅!

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Re바카라 메이저는 Yao et al. (2022)이 제안한 프레임워크로, 대규모언어모델(LLM)이 작업을 수행할 때 추론(Reasoning)과 행동(바카라 메이저ion)을 인터리브 방식으로 생성하도록 유도합니다. 기존의 ChainofThought(CoT)가 주로 추론 단계에 초점을 맞췄다면, Re바카라 메이저는 추론과 행동의 상호작용을 통해 문제를 해결합니다.

Re바카라 메이저의 주요 특징:

1. 추론 추적: 문제 해결 과정을 단계별로 추적하여 모델이 계획을 조정하거나 업데이트할 수 있음.

2. 행동 계획: 외부 데이터 소스(예: 검색 엔진)와 상호작용하여 추가 정보를 수집.

3. 신뢰성 및 해석 가능성 강화: 인간이 결과를 해석하기 쉽게 하고, 모델의 신뢰성을 향상.

Re바카라 메이저는 주로 지식 기반 작업(예: 질문 답변)과 의사 결정 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다.

Re바카라 메이저의 작동 방식

(1) 추론과 행동의 상호작용

Re바카라 메이저는 추론(Reasoning)과 행동(바카라 메이저ion)을 단계별로 생성하고 이를 기반으로 문제를 해결합니다.

1. 추론 단계:

문제를 분해하고, 필요한 정보를 결정.

다음 행동 계획을 유도.

2. 행동 단계:

외부 환경(예: 검색 엔진)과 상호작용하여 정보를 수집.

결과를 관찰하고 추론 단계로 피드백.

(2) 예시

질문: 바카라 메이저;콜로라도 조산 운동의 동쪽 구역이 확장되는 지역의 표고 범위는 얼마니?바카라 메이저;

1. 추론 1: 콜로라도 조산 운동에 대해 검색하고, 동쪽 구역을 찾아야 함.

행동 1: 검색 [바카라 메이저;콜로라도 조산 운동바카라 메이저;]

관찰 1: 콜로라도 조산 운동은 산이 형성되는 과정.

2. 추론 2: 동쪽 구역에 대한 정보가 없으므로, 이를 검색해야 함.

행동 2: 검색 [바카라 메이저;동쪽 구역바카라 메이저;]

관찰 2: 동쪽 구역은 고원 지대까지 확장됨.

3. 추론 3: 고원 지대의 표고 범위를 찾아야 함.

행동 3: 검색 [바카라 메이저;고원 지대바카라 메이저;]

관찰 3: 고원 지대는 1,800~7,000피트의 표고를 가짐.

4. 최종 답변: 바카라 메이저;표고 범위는 1,800~7,000피트.바카라 메이저;

더 자세히 알아보기

이 이미지는 Re바카라 메이저 (Reason + 바카라 메이저) 프레임워크를 보여주는 예시입니다. 시스템이 Apple Remote에 대한 정보를 찾는 과정을 단계별로 보여줍니다:

1단계:

- Thought 1: Apple Remote의 원래 목적 검색 필요성 인식

- 바카라 메이저 1: Apple Remote 검색 수행

- Obs 1: 2005년 10월 출시, Front Row 미디어 센터 제어용으로 설계됨을 확인

2단계:

- Thought 2: Front Row에 대한 추가 정보 필요성 인식

- 바카라 메이저 2: Front Row 검색 시도

- Obs 2: 직접적인 결과 못 찾음, 관련 검색어 제안됨

3단계:

- Thought 3: 더 구체적인 검색어 필요성 인식

- 바카라 메이저 3: "Front Row (software)" 검색

- Obs 3: Front Row가 단종된 미디어 센터 소프트웨어임을 확인

4단계:

- Thought 4: 발견한 정보 종합하여 결론 도출

- 바카라 메이저 4: "keyboard function keys"를 최종 답변으로 제시

이 프로세스의 주요 특징:

- 사고(Thought)-행동(바카라 메이저)-관찰(Obs) 순환 구조

- 점진적인 정보 수집과 정제

- 검색 실패 시 대안 전략 수립

- 최종 결론까지 논리적 단계 추적 가능

- 녹색 체크마크로 성공적 결론 도출 표시

이는 AI 시스템이 어떻게 복잡한 질문에 대한 답을 찾아가는지, 그리고 각 단계에서 어떻게 추론하고 행동하는지를 잘 보여주는 예시입니다.

Re바카라 메이저의 성능

이 테이블은 다양한 프롬프트 방법들의 성능을 HotpotQA(EM)와 Fever(Acc) 두 가지 메트릭으로 비교한 결과를 보여줍니다. 주요 분석 내용은 다음과 같습니다:

1. 기본 방법들의 성능:

- Standard: 가장 기본적인 방식 (28.7/57.1)

- CoT: Chain-of-Thought 방식 (29.4/56.3)

- CoT-SC: Chain-of-Thought with Self-Consistency (33.4/60.4)

2. 바카라 메이저/Re바카라 메이저 기반 방법들:

- 바카라 메이저: 기본 행동 기반 방식 (25.7/58.9)

- Re바카라 메이저: Reasoning+바카라 메이저ing 결합 방식 (27.4/60.9)

- CoT-SC → Re바카라 메이저: 두 방식의 순차적 적용 (34.2/64.6)

- Re바카라 메이저 → CoT-SC: 순서를 바꾼 적용 (35.1/62.0)

3. 성능 비교:

- 비지도 학습 방법 중 Re바카라 메이저 → CoT-SC가 HotpotQA에서 가장 좋은 성능 (35.1)

- CoT-SC → Re바카라 메이저가 Fever에서 가장 높은 정확도 (64.6)

- Supervised SoTA(State of the Art)가 모든 방법 중 최고 성능 (67.5/89.5)

4. 주요 시사점:

- 단순 방법보다 복합적 접근이 더 효과적

- 방법들의 순서가 성능에 영향을 미침

- 지도학습 방식이 여전히 가장 높은 성능을 보임

- CoT 기반 방법들이 대체로 기본 방법보다 우수한 성능을 보임

이 결과는 다양한 프롬프팅 방법들의 조합이 성능 향상에 효과적일 수 있음을 보여줍니다.

지식 기반 작업

HotPotQA: Re바카라 메이저는 CoT보다 뛰어난 성능을 보이며, 정보 검색을 통해 답변의 신뢰성을 높임.

Fever(사실 검증): CoT보다 우수한 결과를 기록하며, 추론 및 행동의 결합이 정확도를 향상.

의사 결정 작업

ALFWorld: Re바카라 메이저는 행동 단계에서 논리적 계획을 세우고 목표를 효과적으로 분해.

WebShop: 온라인 쇼핑과 같은 복잡한 작업에서도 바카라 메이저only 방식보다 높은 성능을 기록.

더 자세히 알아보기

이 이미지는 Re바카라 메이저 (Reason + 바카라 메이저) 프레임워크를 사용하여 pepper shaker를 찾아 서랍에 넣는 과정을 보여줍니다. 단계별로 분석해보겠습니다:

1. 초기 계획 수립:

- 바카라 메이저 1: 후추통을 찾기 위한 검색 영역 설정 (캐비닛 1-6, 조리대 1-3)

- 바카라 메이저 2: 캐비닛 1부터 탐색 시작

2. 탐색 과정:

- 여러 장소를 순차적으로 검색

- 캐비닛 1, 2, 3과 조리대 1, 2를 확인

- 조리대 3에서 pepper shaker 발견

3. 목표 물체 획득:

- 바카라 메이저 6: 조리대 3에서 사과, 빵, 후추통, 꽃병 발견

- 바카라 메이저 7: 조리대 3에서 후추통 1 획득

4. 최종 목표 달성:

- 바카라 메이저 8-9: 서랍 1로 이동

- 바카라 메이저 10: 닫힌 서랍 1을 열기

- 바카라 메이저 11: 후추통을 서랍 1에 성공적으로 넣음

주요 특징:

- 체계적인 탐색 전략

- 단계별 행동과 관찰의 명확한 기록

- Think 단계를 통한 다음 행동 계획

- 최종 성공을 녹색 체크마크로 표시

이는 AI 시스템이 실제 환경에서 물체를 찾고 조작하는 과정을 논리적이고 체계적으로 수행하는 방식을 보여줍니다.

Re바카라 메이저의 장점과 한계

장점

1. 추론과 행동의 결합: 복잡한 문제 해결 능력을 향상.

2. 외부 정보 통합: 모델의 기존 한계를 극복하고 최신 정보로 응답.

3. 해석 가능성: 결과와 과정이 명확하게 드러남.

한계

1. 정보 검색 의존성: 검색 결과가 부정확할 경우 모델의 추론에 오류 발생.

2. 구조적 제약: 추론 단계를 공식화할 때 유연성이 부족할 수 있음.

5. Re바카라 메이저 활용 예시: LangChain과 OpenAI를 이용한 구현

Re바카라 메이저

의 경우 바로 활용할 수 있는 예시가 있었기 때문에, 직접활용하시는데 활용하시는데 쓸 수 있도록

한 번 예시 내용을 공유하겠습니다.

필요한 라이브러리 설치 및 설정

python

!pip install upgrade openai langchain pythondotenv googlesearchresults

import openai

import os

from langchain.llms import OpenAI

from langchain.agents import load_tools, initialize_agent

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

os.environ[바카라 메이저;OPENAI_API_KEY바카라 메이저;] = os.getenv(바카라 메이저;OPENAI_API_KEY바카라 메이저;)

os.environ[바카라 메이저;SERPER_API_KEY바카라 메이저;] = os.getenv(바카라 메이저;SERPER_API_KEY바카라 메이저;)

Re바카라 메이저 에이전트 구성

python

llm = OpenAI(model_name=바카라 메이저;textdavinci003바카라 메이저;, temperature=0)

tools = load_tools([바카라 메이저;googleserper바카라 메이저;, 바카라 메이저;llmmath바카라 메이저;], llm=llm)

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zeroshotre바카라 메이저description", verbose=True)

질문 실행

python

response = agent.run(바카라 메이저;Olivia Wilde의 남자 친구는 누구인지 알아내고 0.23 거듭제곱을 한 그의 나이는 얼마인지 계산해줘.바카라 메이저;)

print(response)

출력 예시

바카라 메이저;Olivia Wilde의 남자 친구인 Harry Styles는 29세이고, 그의 나이에 0.23 거듭제곱한 값은 2.169459462491557 이야.바카라 메이저;

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